Échantillonnage - Cours Et Exercices De Maths, Seconde - Site De Gloss Americain

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Monday, 2 September 2024

Contenu du chapitre: 1. Notion d'échantillonnage 2. Fluctuation d'échantillonnage 3. Loi des grands nombres Documents à télécharger: Fiche de cours - Echantillonnage Exercices - Devoirs - Echantillonnage Corrigés disponibles - Echantillonnage (accès abonné) page affichée 30 fois du 17-05-2022 au 24-05-2022

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C'est ce qu'on appelle les fluctuations d'échantillonnage. Plus la taille de l'échantillon sera grande, moins les écarts entre les fréquences seront visibles. Les instituts chargés de faire des statistiques essayent de faire un compromis entre la fiabilité des résultats et la taille de l'échantillon choisi. Ils fournissent, dans tous les cas, leurs résultats accompagnés de la taille de l'échantillon et de la marge d'erreur associée. Voyons maintenant comment déterminer une fourchette raisonnable dans laquelle la majeure partie de nos valeurs sont censées se trouver. Cours de maths seconde echantillonnage la. II. Intervalle de fluctuation On considère une population de individus sur laquelle on connait la probabilité d'apparition d'un caractère donné. Définition On appelle intervalle de fluctuation au seuil de 95% correspondant à un échantillon de taille un intervalle centré sur pour lequel la probabilité que la fréquence observée d'apparition du caractère est au moins égale à 0, 95. Remarque: il est impossible d'être certain que la fréquence appartienne à un intervalle donné sauf si on prend l'intervalle [0;1] du fait des fluctuations observées dans la partie précédente.

B Une illustration du théorème de la loi des grands nombres avec un programme Python La loi des grands nombres peut être illustrée par un programme Python par la répétition de n lancers de dé ou la répétition de N échantillons de taille n. 1 La répétition de n lancers de dé On peut demander à Python de répéter n fois une expérience aléatoire d'une manière que l'on va supposer indépendante. On veut simuler un lancer de dé. L'expérience aléatoire consiste à regarder si le dé tombe sur un 6 ou non. Cours de maths seconde echantillonnage pour. Le succès est défini ici comme l'événement « Obtenir un 6 ». Le théorème de la loi des grands nombres garantit que plus le nombre d'expériences aléatoires est grand, plus il y a de chances pour que la fréquence observée soit proche de la fréquence théorique. En supposant le dé équilibré, la fréquence théorique est \dfrac{1}{6}. On peut utiliser le programme suivant pour illustrer le théorème des grands nombres. \verb+ import random # On a besoin d'intégrer une fonction qui simule une expérience aléatoire + \verb+ n = 100 # Nombre de fois où l'on répète une expérience+ \verb+ nombreSucces = 0 # Cette variable permet de garder en mémoire le nombre de succès+ \verb+ # On rentre dans une boucle pour simuler les n expériences+ \verb+ for i in range(n):+ \verb+ lancerDede = random.

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Utilisation d'une calculatrice pour déterminer P(X=k) pour une loi binomiale de paramètres n et p: Par exemple P(X=k) pour n = 1000, p = 0, 5 et k = 462. • Sur Texas instrument (82 stat, 83 & 84) entrer la fonction « binomFdp( n, p, k) » (qui est dans le menu « distrib ») avec les arguments n = 1000, p = 0, 5 et k = 462. • Sur TI-NSpire dans une page calcul entrer « binomPdf(1000, 0. 5, 462) » (rappel: les points sont des virgules, les virgules des caractères de séparation des variables). • Sur Casio entrer la fonction « BinomialPD( k, n, p) » (dans « OPTN » puis « STAT » puis « DIST » puis « BINM » et « Bpd » pour finir) avec les arguments k = 462, n = 1000 et p = 0, 5. Maths 2nde - Échantillonnage - Mathématiques Seconde lycée - YouTube. Utilisation d'un tableur pour déterminer P(X= k): • Dans une cellule écrire « NOMIALE(valeur de k; n; p;FAUX) ». Remarque: sur certains tableurs au lieu de « FAUX » il faut écrire 0. déterminer P(X k) pour une loi binomiale de paramètres n et p: Par exemple P(X k) pour n = 1000, p = 0, 5 et k = 462 (utilisé ci-après).

La fréquence observée, qui est 0, 25, n'appartient pas à l'intervalle de fluctuation, donc, au seuil de risque 5%, on rejette l'hypothèse selon laquelle ce médicament sauve 40% des malades.

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Prérequis Tu auras besoin dans ce chapitre de savoir calculer une fréquence et une probabilité ainsi que d'être capable de fournir une interprétation de ces calculs. Enjeu Dans ce chapitre, on va essayer d'extrapoler des valeurs à partir d'échantillons de population ou au contraire tirer des conclusions portant sur la population à partir des données en notre possession. I. Echantillon et fluctuation Il est parfois impossible d'étudier le caractère d'une population dans sa totalité. C'est le cas quand on étudie la population d'un pays mais aussi quand on s'intéresse à des lancers de dés, à l'étude qualitative de composants électroniques? Cours de maths seconde échantillonnage. On s'intéresse alors à une partie représentative de cette population qu'on appelle un échantillon. Définition Un échantillon de taille est constitué des résultats de répétitions indépendantes de la même expérience. Un échantillon, pour être utilisable mathématiquement, doit être aléatoire. Mise en garde: l'exemple des sondages électoraux ne peut être valable que si le sondage est réalisé à partir de tirages aléatoires dans la population.

Utiliser un tableau de signes pour résoudre une inéquation ou déterminer le signe d'une fonction. Fonction carrée Etude de la fonction Etablir le sens de variation et représenter graphiquement la fonction. Etablir le sens de variation et représenter graphiquement la fonction Nombre de solutions; résolution et applications aux problèmes. Déterminer le nombre de solutions d'un système de deux équations à deux inconnues. Résoudre des problèmes conduisant à de tels systèmes. Cercle trigonométrique. Etude des fonctions. Connaître la représentation graphique des fonctions. On fera le lien avec les sinus et cosinus de 30°, 45° et 60°. Probabilités et statistiques Résumé numérique par plusieurs mesures de tendances centrales (moyenne, médiane, classe modale, moyenne élaguée) et une mesure de dispersion (l'étendue). Savoir réfléchir sur la nature des données traitées. Estimer une probabilité par échantillonnage - Seconde - YouTube. Statistique - propriétés de la moyenne Linéarité de la moyenne. Moyenne et sous groupes. Moyenne et fréquences. Utiliser les propriétés de linéarité de la moyenne d'une série statistique.

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